基于图像增强的双阈值二值化算法

结合全局阈值法和局部阈值法优点,提出一种基于图像增强的双阈值二值化方法。利用OTSU和Kittler法计算出的两个阈值,对灰度值大于高阈值和小于低阈值的点预先处理,再对灰度值处于双阈值之间的点用Sauvola法进行判断。双阈值不仅保留了更多细节信息,还控制了算法的时间开销,但是仍没有解决光照不均的图像二值化。针对此问题,提出了一种新的图像增强算法。利用均分的4块区域与整幅图像的平均灰度值的4个差值,结合与像素点图像位置相关的4个权值,对图像上各个点进行相对应的灰度补偿,反复增强,直至4块区域的平均灰度值控制在一定范围内。经过图像增强后,光照不均图像二值化效果有了明显的改善。